Что будет после «больших данных»

Большие показатели станут важным механизмом для управления действиями людей, позволят нам, как можно раньше отслеживать влияние нашего вмешательства и принимать более эффективные и более своевременные решения. Изображение с сайта pexels.com (CC0).
Большие показатели станут важным механизмом для управления действиями людей, позволят нам, как можно раньше отслеживать влияние нашего вмешательства и принимать более эффективные и более своевременные решения. Изображение с сайта pexels.com (CC0).

Как тех­но­ло­гии дистан­ци­он­но­го зон­ди­ро­ва­ния и искус­ствен­ный интел­лект поз­во­лят полу­чить новое пред­став­ле­ние о гло­баль­ных про­бле­мах Зем­ли? На этот вопрос отве­тил экс­перт в обла­сти гло­баль­но­го про­гно­зи­ро­ва­ния и инно­ва­ций, совет­ник аэро­кос­ми­че­ской ком­па­нии Planet Энд­рю Золли (Andrew Zolli).

Перед чело­ве­че­ством сто­ит ряд серьез­ных про­блем  рас­про­стра­не­ние сти­хий­ных бед­ствий, чрез­мер­ный вылов рыбы из миро­во­го оке­а­на, систем­ная выруб­ка лесов, нище­та и уско­ря­ю­щи­е­ся послед­ствия изме­не­ния кли­ма­та. Каж­дая из про­блем гло­баль­ная. Одна­ко эти про­бле­мы не реша­ют­ся до тех пор, пока их послед­ствия не ста­нут ката­стро­фи­че­ски­ми, а устра­не­ние доро­го­сто­я­щим.

Для того что­бы достиг­нуть резуль­та­та, мы долж­ны посмот­реть на про­бле­мы с точ­ки зре­ния гло­баль­ной систе­мы, что­бы оце­нить все рис­ки и затра­ты. Для это­го потре­бу­ет­ся сме­на взгля­да в обла­сти изме­ре­ний, отчет­но­сти и финан­со­вых инстру­мен­тов.

Имен­но такая рево­лю­ция в наши дни идет пол­ным ходом. Мы наблю­да­ем новые тех­ни­че­ские раз­ра­бот­ки, кото­рые про­ис­хо­дят в несколь­ких кри­ти­че­ских обла­стях: дистан­ци­он­ном зон­ди­ро­ва­нии и боль­ших дан­ных, искус­ствен­ном интел­лек­те и облач­ных вычис­ле­ни­ях.

Дистан­ци­он­ное зон­ди­ро­ва­ние (наблю­де­ние поверх­но­сти Зем­ли авиа­ци­он­ны­ми и кос­ми­че­ски­ми сред­ства­ми, осна­щен­ны­ми раз­лич­ны­ми вида­ми съе­моч­ной аппа­ра­ту­ры. — Прим. ред.) и боль­шие дан­ные поз­во­ля­ют нам соби­рать огром­ные пото­ки дан­ных о нашей пла­не­те и то, как мы воз­дей­ству­ем на окру­жа­ю­щую сре­ду.

Одна­ко в бли­жай­шие годы акцент будет сме­щен на «боль­шие пока­за­те­ли» (big indicators) – очень подроб­ные, непре­рыв­но про­из­во­ди­мые гло­баль­ные инди­ка­то­ры, кото­рые отсле­жи­ва­ют изме­не­ния в важ­ней­ших систе­мах пла­не­ты в реаль­ном вре­ме­ни.

Боль­шие пока­за­те­ли ста­нут важ­ным меха­низ­мом для управ­ле­ния дей­стви­я­ми людей, поз­во­лят нам как мож­но рань­ше отсле­жи­вать вли­я­ние наше­го вме­ша­тель­ства и при­ни­мать более эффек­тив­ные и более свое­вре­мен­ные реше­ния, транс­фор­ми­ро­вать отчет­ность и предо­став­лять новые виды инстру­мен­тов поли­ти­ки и финан­си­ро­ва­ния.

Таким обра­зом, бла­го­да­ря им мы пере­смот­рим реше­ние гло­баль­ных про­блем. В их исполь­зо­ва­нии и фор­ми­ро­ва­нии осо­бую роль будут играть неком­мер­че­ские орга­ни­за­ции, акто­ры из соци­аль­но­го и эко­ло­ги­че­ско­го сек­то­ра.

Четыре «I»

Вот про­стая модель, кото­рая объ­яс­ня­ет транс­фор­ма­цию. Она состо­ит из таких частей: инстру­мент (Instrument), пока­за­тель (Indicator), пони­ма­ние (Insight) и инфор­ма­ция (Information).

Изоб­ра­же­ние: скрин­шот с сай­та ssir.org

1. В осно­ве моде­ли – инфор­ма­ци­он­ный слой. В него вхо­дят мно­гие совре­мен­ные тех­но­ло­ги­че­ские тен­ден­ции: рево­лю­ция в обла­сти боль­ших дан­ных, рас­про­стра­не­ние откры­тых дан­ных, рост соци­аль­ных медиа. А так­же широ­кое рас­про­стра­не­ние сен­сор­ных дат­чи­ков не толь­ко в жиз­ни чело­ве­ка, но и в окру­жа­ю­щей сре­де, в оке­ане, на небе и в кос­мо­се. Вме­сте эти тен­ден­ции рез­ко уско­ря­ют полу­че­ние объ­е­ма доступ­ной инфор­ма­ции в режи­ме реаль­но­го вре­ме­ни о мире, в кото­ром мы живем.

По оцен­кам экс­пер­тов, чело­ве­че­ство сей­час про­из­во­дит око­ло двух с поло­ви­ной мил­ли­о­на тера­байт дан­ных каж­дый день. Их объ­ем рас­тет настоль­ко быст­ро, что 90% всех доступ­ных дан­ных на Зем­ле было про­из­ве­де­но толь­ко за послед­ние два года.

Все эти тех­но­ло­гии поз­во­ля­ют нам при­ни­мать более целе­на­прав­лен­ные и эффек­тив­ные реше­ния. Резуль­тат мож­но хоро­шо уви­деть на при­ме­ре защи­ты уяз­ви­мых лесов, мно­гие из кото­рых явля­ют­ся круп­ны­ми зона­ми, рас­по­ло­жен­ны­ми в стра­нах с низ­ким и сред­ним уров­нем дохо­да и с огра­ни­чен­ны­ми финан­со­вы­ми ресур­са­ми.

Напри­мер, тро­пи­че­ские леса Ама­зон­ки при­бли­зи­тель­но в девять раз пре­вы­ша­ют раз­мер шта­та Техас. Эта зона слиш­ком огром­на, что­бы регу­ляр­но ее пат­ру­ли­ро­вать. Одна­ко мы наблю­да­ем интен­сив­ное эко­но­ми­че­ское дав­ле­ние и рост тех­но­ген­но­го типа миро­во­го хозяй­ства. Эти фак­то­ры могут при­ве­сти к обез­ле­се­нию и исто­ще­нию при­род­ных ресур­сов.

C огра­ни­чен­ны­ми воз­мож­но­стя­ми мони­то­рин­га про­цесс лесо­за­го­то­вок было труд­но оста­но­вить и в целом заме­тить. В Бра­зи­лии, напри­мер, с авгу­ста 2016 года по август 2017 года, по оцен­кам пра­ви­тель­ства, более 66 тысяч квад­рат­ных кило­мет­ров тро­пи­че­ских лесов Ама­зон­ки были неза­кон­но выруб­ле­ны. Эта пло­щадь рав­на раз­ме­ру пло­ща­ди 112 ост­ро­вов Ман­х­эт­тен или поло­вине шта­та Мэри­ленд. И такое слу­чи­лось в отно­си­тель­но «бла­го­при­ят­ном» году.

К сча­стью, ситу­а­ция сей­час меня­ет­ся. Появ­ле­ние боль­шо­го коли­че­ства инфор­ма­ции в режи­ме реаль­но­го вре­ме­ни, кото­рая постав­ля­ет­ся спут­ни­ка­ми, бес­пи­лот­ны­ми лета­тель­ны­ми аппа­ра­та­ми и дру­ги­ми дат­чи­ка­ми, может бла­го­при­ят­но ска­зать­ся на ситу­а­ции. Теперь воз­мож­но посто­ян­но сле­дить за состо­я­ни­ем лесов, более гиб­ко и опе­ра­тив­но управ­лять про­цес­сом.

Орга­ни­за­ция Пла­не­та (Planet) созда­ла круп­ней­шее в мире сеть спут­ни­ков наблю­де­ния Зем­ли. Эта систе­ма, посто­ян­но рабо­та­ю­щая в режи­ме реаль­но­го вре­ме­ни, поз­во­ля­ет мене­дже­рам не толь­ко уви­деть при­зна­ки обез­ле­се­ния, но и обна­ру­жи­вать пред­по­сыл­ки, сиг­на­лы обез­ле­се­ния, напри­мер, появ­ле­ние неза­кон­ных дорог кото­рые, как пра­ви­ло, появ­ля­ют­ся до того, как дере­вья неза­кон­но выруб­ле­ны.

На карте показаны зоны незаконной вырубки лесов на берегах перуанской Амазонки. Данные были получены со спутников. Изображение: скриншот с сайта maaproject.org
На кар­те пока­за­ны зоны неза­кон­ной выруб­ки лесов на бере­гах перу­ан­ской Ама­зон­ки. Дан­ные были полу­че­ны орга­ни­за­ци­ей «Пла­не­та» со спут­ни­ков. Изоб­ра­же­ние: скрин­шот с сай­та maaproject.org

«Пла­не­та» явля­ет­ся лишь одной из мно­гих орга­ни­за­ций, кото­рые зани­ма­ют­ся дистан­ци­он­ным зон­ди­ро­ва­ни­ем. Аме­ри­кан­ский стар­тап SailDrone раз­вер­ты­ва­ет фло­ти­лии вод­ных дро­нов для наблю­де­ния за оке­а­на­ми. Они осна­ще­ны мор­ски­ми и атмо­сфер­ны­ми дат­чи­ка­ми, а так­же спе­ци­аль­ны­ми дат­чи­ка­ми, пред­на­зна­чен­ны­ми для изме­ре­ния коли­че­ства угле­ро­да в оке­ане и оцен­ки коли­че­ства био­мас­сы в воде.

Со стар­та­пом SailDrone в нача­ле 2018 года нача­ла сотруд­ни­чать австра­лий­ская иссле­до­ва­тель­ская груп­па CSIRO (Commonwealth Scientific and Industrial Research Organisation). Она будет исполь­зо­вать вод­ные дро­ны для изу­че­ния вод Тихо­го, Атлан­ти­че­ско­го и Индий­ско­го оке­а­на, омы­ва­ю­щих Антарк­ти­ду.

Спе­ци­а­ли­сты CSIRO отме­ти­ли, что дро­ны Saildrone – это «дол­го­сроч­ные иссле­до­ва­тель­ские плат­фор­мы, кото­рые могут быть направ­ле­ны в уда­лен­ные места, где будут нахо­дить­ся про­дол­жи­тель­ное вре­мя и пере­да­вать уче­ным в реаль­ном вре­ме­ни дан­ные, ранее счи­тав­ши­е­ся недо­ступ­ны­ми для сбо­ра».

Каж­дый из нас еже­днев­но созда­ет огром­ное коли­че­ство соци­аль­ных и мобиль­ных дан­ных. На осно­ве таких дан­ных Facebook про­де­мон­стри­ро­вал, как его плат­фор­ма может опре­де­лять место­по­ло­же­ния и дви­же­ния людей, постра­дав­ших от круп­ных сти­хий­ных бед­ствий.

Плат­фор­ма запу­сти­ла инстру­мент Facebook Safety Check – сер­вис инфор­ми­ро­ва­ния, кото­рый помо­га­ет быст­ро узнать, нахо­дят­ся ли ваши дру­зья и близ­кие в зоне бед­ствия, или нет. Это помо­га­ет НКО напра­вить помощь туда, где она боль­ше все­го необ­хо­ди­ма.

Эти при­ме­ры явля­ют­ся лишь частью новой сети гло­баль­ных систем зон­ди­ро­ва­ния, кото­рые име­ют огром­ный потен­ци­ал. Они помо­гут сде­лать изме­не­ния на пла­не­те види­мы­ми, доступ­ны­ми и дей­ствен­ны­ми.

Хотя такие набо­ры дан­ных име­ют огром­ную цен­ность, наи­бо­лее важ­ные сиг­на­лы, скры­тые внут­ри них, часто явля­ют­ся мало­за­мет­ны­ми и могут быть не поня­ты без допол­ни­тель­но­го ана­ли­за.

Сырой объ­ем доступ­ной инфор­ма­ции может сде­лать боль­шие дан­ные логи­че­ски слож­ны­ми для рабо­ты. Поэто­му мно­гие заин­те­ре­со­ван­ные сто­ро­ны, будь то ком­па­нии, пред­ста­ви­те­ли неком­мер­че­ско­го сек­то­ра или вла­сти, не име­ют тех­ни­че­ских воз­мож­но­стей и ресур­сов, что­бы в пол­ной мере исполь­зо­вать их.

2. На вто­ром уровне область пони­ма­ния. К сча­стью, про­ис­хо­дит парал­лель­ная рево­лю­ция в обла­сти обра­бот­ки дан­ных. Здесь мы видим про­ры­вы в искус­ствен­ном интел­лек­те, машин­ном обу­че­нии, кра­уд­сор­син­ге и свя­зан­ных с ними ана­ли­ти­че­ских под­хо­дах. Эти тех­но­ло­гии поз­во­ля­ют обна­ру­жи­вать зако­но­мер­но­сти в дан­ных, кото­рые усколь­за­ют от само­го слож­но­го чело­ве­че­ско­го ана­ли­за.

Обыч­но в таких под­хо­дах исполь­зу­ет­ся мно­же­ство набо­ров дан­ных и экс­перт­ная оцен­ка для «обу­че­ния» алго­рит­мов, кото­рые будут рас­по­зна­вать обра­зы. Напри­мер, мы хоте­ли бы авто­ма­ти­че­ски клас­си­фи­ци­ро­вать функ­ции в спут­ни­ко­вых сним­ках, такие как появ­ле­ние новых дорог, новое стро­и­тель­ство или послед­ствия сти­хий­но­го бед­ствия.

Для это­го мы можем исполь­зо­вать выбо­роч­ные дан­ные из несколь­ких источ­ни­ков: тща­тель­но мар­ки­ро­ван­ные назем­ные наблю­де­ния, собран­ные с помо­щью мобиль­ных устройств, кра­уд­сор­си­ро­ван­ный ана­лиз изоб­ра­же­ний, сде­лан­ных онлайн-доб­ро­воль­ца­ми, и пра­ви­тель­ствен­ные кар­ты суще­ству­ю­щей инфра­струк­ту­ры с откры­тым исход­ным кодом.

3. Алго­ритм машин­но­го обу­че­ния – спе­ци­а­ли­зи­ро­ван­ная вычис­ли­тель­ная модель, осно­ван­ная на том, как рабо­та­ет чело­ве­че­ский мозг, и погло­ща­ю­щая раз­ные набо­ры дан­ных. После над­ле­жа­ще­го «обу­че­ния» для поис­ка кор­ре­ля­ций меж­ду раз­лич­ны­ми набо­ра­ми дан­ных алго­ритм может нахо­дить и клас­си­фи­ци­ро­вать функ­ции в новых, нико­гда ранее не види­мых изоб­ра­же­ни­ях, часто с высо­кой сте­пе­нью точ­но­сти.

Еще по теме: Андрей Себрант: Не нуж­но боять­ся, что маши­ны умнее нас, нуж­но научить­ся рабо­тать с ними

Метод машин­но­го обу­че­ния уже исполь­зо­вал­ся в клас­си­фи­ка­ции ущер­ба от зем­ле­тря­се­ний, про­гно­зи­ро­ва­нии мел­ких сель­ско­хо­зяй­ствен­ных уро­жа­ев, опре­де­ле­нии рис­ков навод­не­ний, оцен­ке бед­но­сти и даже поис­ке дока­за­тельств воен­ных пре­ступ­ле­ний.

Важ­но, что­бы эти ана­ли­ти­че­ские мето­ды умень­ша­ли общий объ­ем дан­ных, с кото­ры­ми мы долж­ны бороть­ся, уве­ли­чи­вая их цен­ность, опре­де­ляя и выде­ляя наи­бо­лее важ­ные.

Сего­дня про­ис­хо­дит две рево­лю­ции – на уровне инфор­ма­ции и пони­ма­ния. Имен­но здесь появ­ля­ет­ся боль­шин­ство тех­но­ло­ги­че­ских нов­шеств. Но в бли­жай­шие несколь­ко лет мы уви­дим новые цен­но­сти, постро­ен­ные над эти­ми уров­ня­ми, кото­рые изме­нят спо­соб реше­ния важ­ных соци­аль­ных и эко­ло­ги­че­ских про­блем.

От больших данных к большим показателям

Одна из при­чин, по кото­рый гло­баль­ные про­бле­мы оста­ют­ся нераз­ре­ши­мы­ми, заклю­ча­ет­ся в том, что они непро­зрач­ны. Нет надеж­ных пока­за­те­лей в реаль­ном вре­ме­ни, кото­рые могут фор­ми­ро­вать про­цесс при­ня­тия реше­ний на бли­жай­шую и дол­го­сроч­ную пер­спек­ти­ву, направ­лять кол­лек­тив­ные дей­ствия.

Одна­ко со вре­ме­нем эта ситу­а­ция изме­нит­ся бла­го­да­ря орга­ни­за­ции более надеж­ных пото­ков инфор­ма­ции в режи­ме реаль­но­го вре­ме­ни и все более слож­ным тех­но­ло­ги­ям.

Нач­нет­ся эра боль­ших пока­за­те­лей, кото­рые рас­ска­жут нам о состо­я­нии мно­гих наи­ме­нее поня­тых и пло­хо кон­тро­ли­ру­е­мых систем в мире. Пред­ставь­те себе еже­днев­ную, точ­ную и посто­ян­но обнов­ля­е­мую инфор­ма­цию о коли­че­стве сни­же­ния выбро­сов угле­ро­да из-за обез­ле­се­ния; или точ­ный пока­за­тель чистой поте­ри био­ло­ги­че­ско­го раз­но­об­ра­зия; или дан­ные, предо­став­ля­е­мые в режи­ме реаль­но­го вре­ме­ни о людях, живу­щих на гра­ни нище­ты; или при­бли­зи­тель­ную оцен­ку общей сто­и­мо­сти при­бреж­ной инфра­струк­ту­ры, под­вер­жен­ной рис­ку от экс­тре­маль­ных погод­ных явле­ний. Это все боль­шие пока­за­те­ли.

Как есть раз­ни­ца меж­ду дан­ны­ми и боль­ши­ми дан­ны­ми, так есть раз­ни­ца и меж­ду пока­за­те­ля­ми и боль­ши­ми пока­за­те­ля­ми.

Несколько способов отличить большие показатели от обычных.

1. Точ­ность и раз­ре­ше­ние. Боль­шие пока­за­те­ли осно­ва­ны на гораз­до боль­шей инфор­ма­ции в режи­ме реаль­но­го вре­ме­ни, поэто­му они рас­ска­жут нам, что про­ис­хо­дит в систе­ме с гораз­до боль­шим про­стран­ствен­ным и вре­мен­ным раз­ре­ше­ни­ем, точ­но­стью и чув­стви­тель­но­стью. Они могут рас­ска­зать о росте горо­да, кон­крет­но­го рай­о­на и задан­ной зоной с рав­ной точ­но­стью.

2. Часто­та. Посколь­ку они посто­ян­но пере­счи­ты­ва­ют­ся, боль­шие инди­ка­то­ры рас­ска­жут нам, как систе­ма рабо­та­ет изо дня в день, а не толь­ко в тече­ние года. Поэто­му они могут помочь нам отве­тить на такие вопро­сы: какое кон­крет­ное вме­ша­тель­ство дало резуль­тат? ста­ло луч­ше или хуже?

3. Мас­штаб и охват. Посколь­ку круп­ные пока­за­те­ли исполь­зу­ют гло­баль­ный охват новых дат­чи­ков и набо­ров дан­ных, они могут фик­си­ро­вать состо­я­ние систем, кото­рые ранее были слиш­ком боль­ши­ми, слиш­ком уда­лен­ны­ми или слиш­ком доро­ги­ми для эффек­тив­но­го мони­то­рин­га.

4. Про­гно­сти­че­ская спо­соб­ность. По мере того, как мы соби­ра­ем все боль­ше дан­ных о мире, во мно­гих обла­стях мы начи­на­ем нахо­дить не толь­ко мар­ке­ры про­шлых изме­не­ний, но и при­зна­ки пред­сто­я­щих пере­мен. Боль­шие пока­за­те­ли не толь­ко пока­жут, на какой ста­дии раз­ви­тия систе­ма нахо­дит­ся в дан­ный момент, но и то, где она, веро­ят­но, будет нахо­дить­ся в буду­щем.

5. Утон­чен­ность. Как уже отме­ча­лось, мно­гие кри­ти­че­ские систе­мы в мире ведут себя слож­ным и про­ти­во­ре­чи­вым спо­со­бом. Боль­шие пока­за­те­ли нач­нут осве­щать эти свя­зи, что­бы мы мог­ли созда­вать более эффек­тив­ные, все­объ­ем­лю­щие и дли­тель­ные про­цес­сы изме­не­ний.

6. Сов­ме­сти­мость. Боль­шие пока­за­те­ли поз­во­лят нам срав­ни­вать моде­ли и про­цес­сы в раз­ных юрис­дик­ци­ях. Они, по сути, ста­нут новы­ми стан­дар­та­ми изме­ре­ния и отчет­но­сти.

Как будет развиваться направление больших показателей

Раз­ра­бот­ка боль­ших пока­за­те­лей будет слож­ной зада­чей как тех­ни­че­ски, так и орга­ни­за­ци­он­но. Во-пер­вых, базо­вая инфор­ма­ция долж­на быть точ­ной, про­зрач­ной, надеж­ной и широ­ко­до­ступ­ной, а так­же про­ве­ря­е­мой неза­ви­си­мы­ми ауди­то­ра­ми. Одним сло­вом, откры­той.

Раз­ра­бот­ка таких пока­за­те­лей потре­бу­ет сотруд­ни­че­ства меж­ду постав­щи­ка­ми дан­ных, экс­пер­та­ми, уче­ны­ми, меж­ду­на­род­ны­ми орга­на­ми, таки­ми как ООН, мест­ны­ми орга­на­ми вла­сти, субъ­ек­та­ми граж­дан­ско­го обще­ства, неза­ви­си­мы­ми науч­ны­ми орга­на­ми и неком­мер­че­ски­ми орга­ни­за­ци­я­ми.

Сей­час есть зна­чи­тель­ные про­бе­лы в дан­ных и про­бле­мы в управ­ле­нии. Мно­гие из мест в мире, отку­да нам боль­ше все­го нуж­ны боль­шие пока­за­те­ли, наи­ме­нее под­го­тов­ле­ны для таких дей­ствий.

Но посколь­ку мы сотруд­ни­ча­ем, что­бы запол­нить эти про­бе­лы, миро­вая систе­ма ста­нет намно­го более про­зрач­ной. А про­зрач­ность порож­да­ет под­от­чет­ность и дей­ствия.

В буду­щем меха­низ­мом ста­нет целый новый класс рыноч­ных «боль­ших инстру­мен­тов»: тех­но­ло­ги­че­ских, управ­лен­че­ских и финан­со­вых. Это чет­вер­тый и послед­ний слой нашей моде­ли.

Без­услов­но, нуж­но иметь в виду некий капи­тал. Сего­дня дол­го­сроч­ны­ми дер­жа­те­ля­ми акти­вов высту­па­ют пен­си­он­ные фон­ды, госу­дар­ствен­ные инве­сти­ци­он­ные фон­ды, уни­вер­си­те­ты и бла­го­тво­ри­тель­ные и семей­ные фон­ды. Они кон­тро­ли­ру­ют более 25 трил­ли­о­нов дол­ла­ров в капи­та­ле. Эти инсти­ту­ты боль­шие и дол­го­сроч­ные, со вре­ме­нем они под­вер­га­ют­ся суще­ствен­ным изме­не­ни­ям, и их могут оце­нить боль­шие пока­за­те­ли.

К сожа­ле­нию, в насто­я­щее вре­мя недо­ста­точ­но капи­та­ла инве­сти­ру­ет­ся в реше­ние про­блем, свя­зан­ных с изме­не­ни­ем кли­ма­та, укреп­ле­ни­ем эко­си­стем или обес­пе­че­ни­ем соци­аль­ной ста­биль­но­сти и бла­го­по­лу­чия. Но суще­ству­ет несколь­ко надеж­ных, ори­ен­ти­ро­ван­ных на рынок спо­со­бов для сти­му­ля­ции кли­ма­ти­че­ско­го финан­си­ро­ва­ния.

Боль­шие пока­за­те­ли смо­гут запол­нить недо­ста­ю­щий фраг­мент голо­во­лом­ки, кото­рый даст тол­чок (с точ­ки зре­ния дан­ных и отчет­но­сти) к раз­ви­тию сле­ду­ю­ще­го поко­ле­ния рын­ка зеле­ных обли­га­ций (это дол­го­вые бума­ги, день­ги от раз­ме­ще­ния кото­рых направ­ля­ют­ся на финан­си­ро­ва­ние эко­ло­ги­че­ских про­ек­тов).

Напри­мер, уже сей­час дей­ству­ет про­грам­ма сокра­ще­ния выбро­сов, обу­слов­лен­ных обез­ле­си­ва­ни­ем и дегра­да­ци­ей лесов REDD. Это тол­чок к раз­ра­бот­ке финан­со­вых реше­ний в под­держ­ку эко­ло­ги­че­ски без­опас­но­го, кли­ма­ти­че­ски устой­чи­во­го раз­ви­тия.

Дей­ствие тако­го рыноч­но­го меха­низ­ма мож­но уви­деть на при­ме­ре орга­ни­за­ции по сохра­не­нию лесов в рай­оне Сан-Фран­цис­ко. Есть рабо­чая про­грам­ма госу­дар­ствен­но-част­но­го парт­нер­ства, кото­рая поз­во­ля­ет част­ным инве­сто­рам финан­си­ро­вать вос­ста­нов­ле­ние лесов в запад­ных шта­тах США.

Напри­мер, в Кали­фор­нии леса силь­но зарос­ли, ста­ли более сухи­ми из-за изме­не­ния кли­ма­та, это при­ве­ло к ката­стро­фи­че­ским пожа­рам. Они, в свою оче­редь, вызы­ва­ют раз­ру­ши­тель­ные поте­ри жиз­ни и иму­ще­ства, а рас­хо­ды на вос­ста­нов­ле­ние состав­ля­ют поло­ви­ну годо­во­го бюд­же­та мини­стер­ства сель­ско­го хозяй­ства США. Обли­га­ции поз­во­ля­ют част­ным инве­сто­рам финан­си­ро­вать про­ре­жи­ва­ние леса, что умень­ша­ет риск пожа­ров.

С помо­щью таких пол­но­мас­штаб­ных про­грамм и финан­со­вых инстру­мен­тов мож­но свя­зы­вать огром­ные ресур­сы рын­ков капи­та­ла с реаль­ны­ми про­бле­ма­ми, таки­ми как спа­се­ние эко­си­стем. Боль­шие пока­за­те­ли будут сти­му­ли­ро­вать этот про­цесс.

Ори­ги­нал ста­тьи опуб­ли­ко­ван в жур­на­ле Стэн­форд­ско­го уни­вер­си­те­та Stanford Social Innovation Review. (Eng.).